字节码执行角度
- 异常表处理：不同JVM对字节码中异常表的解析和遍历方式可能不同。HotSpot JVM在处理异常时，会按照字节码中的异常表进行搜索匹配。当异常发生时，它从异常发生的字节码指令开始，沿着异常表中规定的范围查找匹配的异常处理器。而OpenJ9可能采用不同的查找策略，例如更优化的搜索算法或数据结构，这就导致了性能差异。例如，如果异常表非常大，HotSpot的线性查找可能效率较低，而OpenJ9若采用二分查找等更高效的算法，就能更快定位到异常处理器。
- 异常抛出与恢复：字节码执行过程中，抛出异常意味着执行流程的突然改变。HotSpot在抛出异常时，需要暂停当前方法的正常执行，进行一系列栈展开操作，包括释放局部变量表等资源。OpenJ9在这方面可能有不同的实现，比如对栈展开的优化，减少不必要的资源释放操作，从而提升性能。例如在深度递归调用的方法中，OpenJ9更高效的栈展开机制能减少异常抛出时的性能损耗。
内存管理角度
- 异常对象创建：创建异常对象需要分配内存。HotSpot的内存分配策略可能与OpenJ9不同。HotSpot在新生代分配异常对象时，可能遵循特定的分代垃圾回收机制。如果新生代空间不足，可能导致频繁的垃圾回收，影响异常处理性能。OpenJ9可能采用更灵活的内存分配策略，例如在对象分配时更智能地选择内存区域，减少垃圾回收压力。例如，对于频繁抛出的特定类型异常，OpenJ9可能预先在特定内存区域缓存对象池，避免每次都重新分配内存。
- 异常栈信息存储：异常对象中包含栈信息，用于定位异常发生的位置。HotSpot和OpenJ9在存储和管理这些栈信息时存在差异。HotSpot可能会将栈信息完整地记录在异常对象中，这在内存使用上可能较为消耗。OpenJ9可能采用压缩或更高效的存储方式，减少内存占用，同时在需要时能够快速恢复栈信息。例如，在高并发场景下，OpenJ9更紧凑的栈信息存储方式能减少内存压力，提升整体性能。
即时编译角度
- 异常处理代码优化：即时编译器（JIT）对异常处理代码的优化程度不同。HotSpot的JIT编译器在编译包含异常处理的方法时，可能会采用不同的策略。例如，对于一些频繁执行但很少抛出异常的代码块，HotSpot可能会将异常处理代码编译成更通用的形式，以减少代码体积，但这可能在异常实际发生时带来一定性能开销。OpenJ9的JIT编译器可能针对这种情况采用更激进的优化，例如将异常处理代码分离出来，只有在异常发生时才加载执行，从而提高正常路径的执行效率。
- 优化与回退：当JIT编译器进行优化时，如果发现异常处理代码影响到了优化效果，可能会进行回退操作。HotSpot和OpenJ9在判断何时回退以及回退策略上存在差异。例如，HotSpot可能在检测到异常处理代码导致优化后的指令序列过于复杂时回退到解释执行，而OpenJ9可能通过更细粒度的分析，找到一种折中的优化方案，既能保证一定的优化效果，又能处理异常情况，避免频繁回退带来的性能损耗。
优化异常处理代码性能的示例
- 减少不必要的异常抛出：在代码中，尽量避免在循环等高频执行的代码块中抛出异常。例如，在对集合进行遍历操作时，先进行合法性检查，避免在遍历过程中因元素不满足条件而抛出异常。
List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, null, 4);
// 优化前
for (Integer num : list) {
if (num == null) {
throw new NullPointerException();
}
System.out.println(num);
}
// 优化后
for (Integer num : list) {
if (num != null) {
System.out.println(num);
}
}
- 使用特定JVM特性：如果使用HotSpot，可以利用其逃逸分析和栈上分配特性。对于一些局部的异常对象，如果能确定其不会逃逸出当前方法，可以在栈上分配，减少堆内存压力。对于OpenJ9，可以利用其可能提供的对象池机制，对于频繁抛出的特定类型异常，预先创建对象池，提高对象创建效率。
- 合理组织异常结构：在设计异常类层次结构时，尽量将通用的异常处理逻辑放在父类中，避免重复代码。同时，在捕获异常时，尽量捕获具体的异常类型，而不是宽泛的
Exception类型，这样可以减少不必要的栈展开操作。
try {
// 可能抛出特定异常的代码
} catch (SpecificException e) {
// 针对性处理
} catch (AnotherSpecificException e) {
// 针对性处理
}
